Cuatro consejos del equipo de marketing de Google para un futuro automatizado

Durante años, a los profesionales del marketing se les ha prometido que las tecnologías, como la programática, potenciarían el rendimiento y les permitirían centrarse en las tareas más creativas. Michael Bailey, director de Medios Digitales de Google, nos explica cómo está consiguiendo su equipo que esa promesa se haga realidad.

En 1930, el economista John Maynard Keynes hizo una predicción arriesgada para un futuro no muy lejano: gracias a los avances tecnológicos y al aumento de la productividad resultante, acabaríamos trabajando 15 horas semanales. Aproximadamente 90 años después, el ciudadano estadounidense medio trabaja más del doble de esas horas.

Seguro que a los profesionales del marketing esto les resultará familiar. Durante años, se nos ha dicho que las tecnologías de automatización del marketing, como la programática, potenciarían el rendimiento y nos dejarían más tiempo para centrarnos en tareas más creativas. Pues bien, parece que este pronóstico tampoco termina de hacerse realidad.

No hace mucho, junto con mis compañeros de Google Media Lab —el equipo que gestiona la estrategia de medios de las campañas publicitarias de Google— elaboramos un plan que ya estamos aplicando y con el que esperamos lograr que aquella predicción se cumpla.

Find data that predicts results

1. Usar datos que pronostiquen resultados

Si hay algo importante que debemos tener en cuenta acerca del futuro automatizado es que las máquinas son tan buenas como lo sean los datos con los que las entrenamos.

Las máquinas son tan buenas como lo sean los datos con los que las entrenamos.

Para los profesionales del marketing esto complica bastante la situación. Después de todo, el objetivo del marketing de marca es potenciar la percepción que los usuarios tienen de las empresas o productos. ¿Cómo se puede medir algo tan abstracto con datos en tiempo real? Esta es la pregunta que no dejamos de hacernos mientras pensamos en medios y creatividades para nuestras campañas.

Para nuestras creatividades, hemos adoptado una estrategia estructurada que nos permita aprender. Nos quedamos con la parte creativa de las campañas, desarrollamos una serie de hipótesis y producimos variaciones de los anuncios para aislar las variables clave de rendimiento antes de realizar pruebas en el laboratorio. El equipo encargado de esto no está involucrado en las campañas del día a día, así que nos podemos centrar en este análisis exclusivamente. Si comprobamos que algo da resultados constantes, lo fijamos como práctica de creatividad recomendada y lo compartimos con el resto de la empresa.

Para nuestras campañas de medios, hemos seguido la misma estrategia. Por ejemplo, hace un par años, creamos diferentes tipos de variables que pensábamos que aumentarían las posibilidades de que un anuncio fuese eficaz: desde los porcentajes de visualizaciones completas y el audio, hasta la visibilidad. Y como medimos nuestras campañas de marca en función de las impresiones, pudimos probar la efectividad de cada variable.

Nos dimos cuenta de que muchos de los elementos que habíamos optimizado, por ejemplo, las visualizaciones completas, no nos servían para predecir el aumento de la notoriedad de la marca. Observamos que cuando un anuncio se escucha y se visualiza por completo, la notoriedad de la marca aumenta estadística y significativamente. En otras palabras, estábamos ante un dato que predecía los resultados a los que queríamos llegar.

Optimize for those data points

2. Optimizar en función de los datos

¿De qué sirven todos estos datos si no se usan para optimizar? Por eso, en lugar de confiar en soluciones de optimización estándares o de terceros, utilizamos cada vez más herramientas de automatización de marketing como el algoritmo personalizado de Google Marketing Platform. Los profesionales del marketing pueden usar datos propios con la herramienta y el aprendizaje automático los tiene en cuenta para optimizar las campañas en función de los parámetros establecidos.

Los resultados están siendo prometedores. Por ejemplo, en las recientes campañas de Pixel y del Asistente de Google, ajustamos nuestro algoritmo de optimización con los datos de señales predictivas recogidos en unas 300 campañas y lo comparamos con herramientas de optimización estándares para ver qué estrategia era más eficaz. Observamos que nuestro algoritmo personalizado generaba un incremento estadísticamente significativo en la notoriedad de la marca.

Build templates that can scale

3. Crear plantillas que se puedan adaptar

La belleza del marketing digital reside en la facilidad con la que se adapta a distintos contextos. A diferencia de la televisión, que requiere una única estrategia para todos los contextos, en el mundo digital se puede crear una plantilla de creatividad que incluya las prácticas recomendadas identificadas y adaptarla a cientos e incluso miles de casos. Estos casos de uso abarcan momentos y contextos imprevistos —en los que actualizamos de forma dinámica los anuncios para que se adapten a la ubicación, al tiempo e incluso a los resultados de eventos deportivos— o momentos previstos para los que ya habíamos planeado situaciones.

La belleza del marketing digital reside en la facilidad con la que se adapta a distintos contextos.

Por ejemplo, para el lanzamiento de Google Home Mini, llevamos a cabo lo que llamamos un ejercicio de asociación de momentos. Definimos todos los momentos, significativos o no, en los que pensábamos que nuestro producto podía ser útil, desde eventos deportivos como las Series Mundiales de béisbol hasta periodos de vacaciones como Acción de Gracias o momentos cotidianos como hacer la lista de la compra. A continuación, personalizamos la plantilla para cada uno de estos casos y utilizamos tecnología programática para mostrar el anuncio apropiado para la persona adecuada y en el momento oportuno. Por ejemplo, si alguien buscaba una receta para asar pavo, publicábamos anuncios contextualmente relevantes. Gracias a esta estrategia de marketing automatizada, pudimos equilibrar las creatividades dinámicas y la escalabilidad, y generar más de 1500 millones de impresiones y un aumento del 6 % en la notoriedad de la marca y del 5 % en su consideración.1

Use the time you’ve freed up to think beyond ads

4. Utilizar el tiempo que ganas para ir más allá

Hasta ahora, hemos mencionado el papel que desempeñan los algoritmos, los datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Pero ¿tendrán alguna función los humanos en este futuro automatizado? Por supuesto que sí. De hecho, al aplicar todo lo que hemos comentado anteriormente, los profesionales dispondrán de más tiempo para concentrarse en tareas más creativas, es decir, en todo aquello que no se puede incluir en una plantilla.

Para el lanzamiento de Pixel 2, nos asociamos con The Guardian para llevar a cabo una campaña en la que se presentaba la marca a los influencers y que generó tanto resultados debidos al boca a boca como resultados empresariales reales que se tradujeron en un aumento del 40 % en la intención de compra y del 76 % en el número de personas que hablaron muy positivamente del dispositivo.

Este tipo de trabajo creativo solo es posible si se dejan a un lado las normas y los procesos tradicionales creados a la antigua usanza. Esto quiere decir que es necesario que nuestros equipos cambien e incluyan más miembros con talento creativo. De hecho, solo el año pasado, se multiplicó por 5 el número de creativos de Google Media Lab y de las agencias de medios colaboradoras.

También se ha producido un cambio en nuestros procesos. Por ejemplo, para la campaña de Pixel 2, lo que habitualmente hubiese sido un único proceso se dividió en dos flujos, cada uno con programación y presupuesto propios. El primer flujo, que incluía todo el trabajo de la plantilla automatizada, supuso el 20 % de nuestro tiempo y el 90 % del gasto. El segundo, que contenía todos los elementos personalizados de la campaña, supuso el 80 % del tiempo y el 10 % del gasto. Al configurar nuestros equipos y procesos de un modo que refleje lo que queremos conseguir, estaremos más cerca de alcanzarlo.

Prepararse para la automatización del marketing

La idea de que algún día lleguemos a trabajar 15 horas semanales aún parece improbable. Sin embargo, siguiendo estos cuatro consejos, estamos seguros de que la segunda premisa sí se cumplirá; es decir, si el sector del marketing utiliza la automatización para potenciar el rendimiento, los profesionales tendrán más tiempo para centrarse en las tareas creativas.

5 reglas para tener éxito con el marketing automatizado